Pensamiento computacional:

Es “el proceso de pensamiento que interviene en la formulación de los problemas y sus soluciones, de manera que las soluciones se representen de forma que pueda ser realizada por un procesador de información” 

Estructurar Problemas:

Estructurar Problemas:

Una de las etapas que se realiza luego de la identificación del problema, donde la complejidad aparece en los elementos a considerar y que es la base para la construcción del modelo. 

Conceptualización del Problema:

Consiste en definir las ideas base y principales que serán utilizadas para la estructuración de un propósito, y que a su vez servirán para orientar el lineamiento de diseño.

Técnicas para Solución de Problemas:

Técnicas para Solución de Problemas:

1° Identifica el problema que debes resolver. Una de las formas más fáciles de identificar un problema es hacer preguntas.
2° Lleva a cabo una lluvia de ideas para obtener varias soluciones.
3° Define cuál será la solución.
4° Implementa la solución.

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Organización:

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Es una asociación de personas que se relacionan entre sí y utilizan recursos de diversa índole con el fin de lograr determinados objetivos o metas.

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Análisis:

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Es el proceso de dividir un tema complejo o sustancia en partes más pequeñas para obtener una mejor comprensión de él.

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Metodología:

Hace referencia al conjunto de procedimientos racionales que utilizamos para realizar esa indagación de manera eficaz y conseguir los resultados deseados, con ella obtenemos la estrategia a seguir en el proceso de investigación.

Diseño:

Es el proceso previo de configuración mental, «prefiguración», en la búsqueda de una solución en cualquier campo.

Pensamiento Algorítmico:

Pensamiento Algorítmico:

Es poder traducir una acción en una serie de instrucciones o pasos (pensar en una serie de instrucciones).

Algoritmo:

Algoritmo:

Es un conjunto de instrucciones o reglas definidas que permiten solucionar un problema, realizar un cómputo, procesar datos y llevar a cabo otras tareas o actividades.

Pseudocódigo:

Es el de representar la solución a un algoritmo de la forma más detallada posible, y a su vez lo más parecida posible al lenguaje que posteriormente se utilizará para la codificación del mismo..